"初始云滴浓度(CCN)对对流性降水作用的数值试验①*1*2 (1998年)"
这篇论文探讨的是初始云滴浓度(CCN,Cloud Condensation Nuclei)对对流性降水过程的影响。在气象学中,CCN是云形成的关键因素,它们是水蒸气凝结成云滴的核。文章通过使用一个二维滞弹性非静力平衡云模式进行数值模拟,选取了三个具体的天气案例,来研究CCN对暖雨和冷雨两种不同类型降水的影响。
对于暖雨过程,研究发现随着CCN的增加,地面累积降水量反而会减少。这是因为更多的CCN导致云中水滴数量增多但体积减小,减少了云滴合并成较大降水粒子的机会,从而减弱了降水效率。这意味着在人为增加CCN浓度的情况下,可能会影响到暖雨事件的降水强度和持续时间。
在冷雨过程中,增大初始CCN浓度可以削弱对流强度,减少地面的冰雹量。这是由于高CCN浓度可能导致冰晶形成得更早,使得能量消耗在冰晶增长上,而不是发展强对流。虽然初期可能会延缓液态水到达地面的时间,但最终却能增强地面的液态降水量,因为部分冰晶可能在下降过程中融化成雨水。
文章还深入分析了导致暖雨和冷雨过程中这种差异的原因。在暖雨中,CCN主要影响的是水滴的大小和数量,而在冷雨中,CCN则可能通过影响冰晶形成和冰相转化过程来改变降水特性。这些发现对于理解云物理过程和人工影响天气的策略具有重要意义,特别是在预测和控制极端降水事件,如人工增雨或防雹等方面。
关键词涉及的“初始云滴浓度”、“人工影响天气”、“冷雨和暖雨过程”以及“数值试验”都是论文的核心内容。在人工影响天气领域,如何选择合适的催化剂和播撒时机,以及如何理解播撒效果与CCN的关系,是关键问题。此研究为人工干预自然降水过程提供了理论依据,有助于未来开发更有效的天气调控技术。
分类号可能指的是该论文所属的学科分类,这在学术交流和检索中具有重要作用。而“一、引言”部分提及了人工影响天气的两种主要类型——激活和抑制自然过程,并引用了过去的实验数据和研究,显示了CCN与降水关系的现有认识和争议,为后续的数值试验提供了背景。
这篇论文通过数值模拟揭示了CCN对对流性降水的复杂影响,为理解和改进人工影响天气的技术提供了新的视角。其研究成果不仅加深了对云物理过程的理解,也为气象预报和气候建模提供了有价值的信息。